Claude Code revela su increíble origen: surgió de la alineación de seguridad, Boris: "Solo hemos completado el 1%"

marsbitPubblicato 2026-07-07Pubblicato ultima volta 2026-07-07

Introduzione

**Claude Code: El origen inesperado y su futuro infinito** La historia de Claude Code, la herramienta de IA que está transformando la forma de programar, comienza de forma insólita: nació de un proyecto interno de *alineación de seguridad* (Alignment) en Anthropic. Su creador, Boris Cherny, revela que, a pesar de su impacto, solo han completado "el 1%". Todo empezó en 2021 con un equipo liderado por Ben Mann, que construyó una extensión inicial para VS Code. Investigadores como Dawn Drain y Shauna Kravec trabajaban en una visión más ambiciosa: la *ingeniería de software autónoma*. Sin embargo, los desafíos técnicos, como crear un entorno seguro para ejecutar código, fueron una pesadilla, y el proyecto quedó temporalmente en el olvido. Para 2022-2023, el equipo interno desarrolló *clide*, una herramienta de línea de comandos donde los usuarios podían "chatear" con Claude para editar código. Era potente pero demasiado adelantada a su tiempo: lenta, frágil e inestable. El punto de inflexión llegó en septiembre de 2024 con la incorporación de Boris Cherny. Con la misión de crear un sistema de "coding agéntico", Cherny construyó un prototipo de CLI. Un momento clave fue cuando copió un problema en *clide* y este escribió automáticamente un *pull request* completo de 5-10 líneas. La reacción fue de asombro: tenían todas las piezas, solo faltaba ensamblarlas. En diciembre, un pequeño equipo inició un sprint de dos semanas que culminó en el lanzamiento de Claude CLI en febrero d...

【Introducción】Desde que Ben Mann lideró el equipo para construir la primera extensión de VS Code en 2021, pasando por las iteraciones frenéticas de Boris Cherny en 2024, hasta que Claude Code irrumpió en 2025 y cambió radicalmente la forma de operar en Silicon Valley, toda la historia parece una epopeya. Sin embargo, el padre de Claude Code dice: "Solo hemos completado el 1%".

¡Claude Code solo ha completado el 1%!

Boris Cherny, desarrollador principal de Anthropic, reveló el origen, altamente contraintuitivo, de Claude Code: Claude Code nació de un proyecto interno de alineación de seguridad (Alignment) de Anthropic.

Y la parte más emocionante está en la segunda mitad:

Todavía hay mucho por hacer. Solo hemos completado el 1%.

Porque ese 1% de espacio significa que el 99% del futuro sigue completamente en blanco.

Al mismo tiempo, Claude reveló por primera vez la historia del origen de Claude Code:

La página oficial de Anthropic "The Making of Claude Code" se publicó simultáneamente.

Portal: https://www.anthropic.com/features/making-of-claude-code

Claude Code casi fue completamente olvidado

La historia comienza en 2021.

Ben Mann, cofundador de Anthropic y líder del equipo Labs, recuerda:

Cuando fundamos Anthropic y finalmente decidimos construir un producto —una decisión bastante controvertida en ese momento— lo primero que hicimos fue construir un asistente de programación.

Dawn Drain, ingeniera de investigación, se unió recientemente a Anthropic. Su proyecto principal era: hacer que las capacidades de codificación del modelo al menos alcanzaran mi propio nivel.

En el mismo período, el equipo de aprendizaje por refuerzo de Shauna Kravec ya estaba pensando en algo más radical: la ingeniería de software autónoma. No querían construir un chatbot, sino que el modelo realmente "trabajara".

¿Por qué la programación? La respuesta de Shauna sigue siendo impactante:

Creemos que el camino hacia una IA transformadora debe pasar por la automatización del trabajo de ingeniería de software a gran escala.

A principios de 2022, ya estaban entrenando modelos con RL para escribir funciones simples y luego probar su corrección.

El resultado: inicialmente, el modelo se desempeñaba muy mal.

Mientras tanto, el equipo liderado por Ben Mann creó una extensión para VS Code: un asistente de programación temprano. Podía dar cuatro sugerencias diferentes. En la primavera de 2022, esta herramienta ya tenía alrededor de 100 usuarios externos.

Pero inmediatamente después, la realidad les dio un golpe contundente.

Surgió la pesadilla de la infraestructura.

Para lograr una codificación con agentes real, necesitas que el modelo ejecute código en un entorno seguro, lea y escriba archivos, maneje tiempos de espera, gestione fallos...

Estos problemas son casi idénticos a los que aún preocupan a todos hoy en día con los agentes.

Dawn y sus colegas tardaron mucho tiempo en lograr que el modelo tuviera un shell persistente en un contenedor, pudiera manejar entrada/salida en flujo y tratar elegantemente los tiempos de espera.

Luego, Ben Mann regresó de su licencia de paternidad y descubrió que básicamente "todos habían olvidado el asistente de programación".

Sin embargo, el lado de la investigación nunca se detuvo.

Siguieron perfeccionando las piezas centrales de la codificación con agentes: llamadas a funciones (function calling), búsqueda, herramientas bash... Lo que hoy parece obvio, en ese momento era una batalla cuesta arriba.

Anthropic "tan adelantada que era incómodo"

A finales de 2022 y en 2023, el equipo de Shauna logró un avance crucial: dotaron al modelo de herramientas bash, permitiéndole buscar libremente en bases de código.

Dawn Drain pasó "un tiempo embarazosamente largo" enseñándole a Claude a escribir diffs.

Finalmente crearon una herramienta interna de línea de comandos llamada clide.

Permitía chatear con Claude para editar código y completar tareas de desarrollo.

Ben Mann dijo: "Me encantó. Era realmente genial, pero podía ser mucho mejor".

El problema: era demasiado avanzada. Sid Bidasaria recordó más tarde: "Todo el mundo hablaba de clide, pero era torpe y lenta".

Adam Wolff, el primer ingeniero de Claude Code, le añadió capacidades de agente rudimentarias: podía inferir la intención del usuario a partir de cambios parciales.

En su primer éxito, "bailó en la cocina".

Pero clide siempre fue un juguete del lado de la investigación.

Era demasiado frágil, lenta e inestable.

Hasta septiembre de 2024, cuando una nueva persona se unió al equipo Labs.

Claude Code despega

En septiembre de 2024, Boris Cherny se unió a Anthropic Labs.

Ben Mann le asignó la tarea de "codificación con agentes", con la instrucción: "No construyas para los modelos de hoy, construye para los modelos de dentro de seis meses".

No fue asignado directamente a un producto de codificación, sino que primero se familiarizó con la API de Anthropic y rápidamente, en dos días, construyó un prototipo minimalista de terminal (CLI).

En el demo, podía capturar una pantalla de Apple Music y decirte qué canción estabas escuchando.

Lo publicó en Slack y solo recibió dos o tres 'me gusta'.

Nadie lo entendió. Ni él mismo lo entendía completamente.

Pero Boris no pudo detenerse. Sus amigos lo llamaban para salir, él rechazaba. Se encerró en casa los fines de semana, inmerso en esta cosa.

Un día, escribió una solicitud de extracción (pull request), Adam la rechazó y le sugirió probar con clide.

Boris copió y pegó el problema en clide, y escribió directamente la solicitud de extracción completa de cinco a diez líneas.

Boris recordó más tarde:

Nunca había visto algo así. Fue demasiado impactante. Se sentía como el futuro.

Ben Mann dijo que la expresión de Boris en ese momento era de "Holy shit".

Ya tenían todas las piezas, solo faltaba ensamblarlas.

En diciembre, el equipo Labs finalmente dio luz verde al proyecto.

De repente, de un equipo mínimo compuesto solo por Boris, Sid Bidasaria y Ben, llegaron seis o siete personas más.

Comenzaron la última carrera de dos semanas.

En esas dos semanas, casi todas las funciones centrales se completaron: informes de errores (bug reporting), flujo de inicio de sesión, actualizaciones automáticas (auto-updates), excelentes métricas de uso...

Sin límites en las solicitudes de extracción, sin procesos de revisión, las correcciones podían desplegarse en cinco minutos.

Del 10% al 100%, y el "1%" completado

En febrero de 2025, se lanzó públicamente Claude CLI, rebautizado oficialmente como Claude Code.

El logotipo de Claude Code con caracteres ASCII en mayúsculas se convirtió en un diseño icónico de la programación con IA.

La retroalimentación inicial no fue entusiasta. Muchos pensaron que "la idea es genial, pero tiene demasiados errores".

Pero los modelos mejoraban. Cuando se lanzó la serie de modelos Claude 4, todo cambió.

Boris Cherny estaba sentado en la última fila de la conferencia Code with Claude. Cuando se lanzó Sonnet 4, bajó la cabeza para programar y de repente se dio cuenta:

"Vaya, esto realmente se volvió más potente."

Esto cambió radicalmente la forma de operar en Silicon Valley: el responsable técnico de Ramp fue completamente conquistado en cinco minutos; el fundador de Bun lo utilizó para descifrar instantáneamente un complejo código de protocolo de red.

Para el invierno de 2025, había llegado un nuevo mundo irreversible.

Boris Cherny, responsable de Claude Code, que antes se quemaba las pestañas programando, descubrió que ya no escribía ni una sola línea de código manualmente: el 100% del trabajo lo realizaba Claude Code silenciosamente en el terminal de fondo.

Incluso usó Claude Code todo un día para escribir código, realizó 88 confirmaciones (commits), mientras su esposa y su perro lo acompañaban cómodamente en el sofá, todo relajado y agradable.

Cat Wu dijo que lo que más le conmovió fue el cambio en las solicitudes de permisos:

Al principio, todos leían cuidadosamente cada solicitud de permiso. Ahora, una gran parte de los usuarios las acepta automáticamente (auto-accept).

Se está construyendo confianza.

Y Boris sigue diciendo esa frase: Solo hemos completado el 1%.

Porque las verdaderas capacidades de autonomía a largo plazo, memoria persistente, gestión de contextos complejos, planificación en mundos abiertos... estas habilidades aún están lejos de llegar.

El rol del ingeniero humano está migrando de "arquitecto de código" a "administrador de IA".

La programación ya no es un privilegio críptico y difícil para geeks, y esto es solo el comienzo del camino de los agentes de IA hacia el mundo real, para resolver los problemas últimos de la humanidad.

Referencias: https://www.anthropic.com/features/making-of-claude-code

Este artículo proviene del WeChat Public Account "新智元" (Nueva Era de la Inteligencia Artificial), autor: ASI启示录; editor: David

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Domande pertinenti

Q¿Cuál es el origen poco convencional de Claude Code según Boris Cherny?

AClaude Code se originó a partir de un proyecto interno de alineación de seguridad (Alignment) de Anthropic.

Q¿Qué problema fundamental enfrentó el equipo de Anthropic al desarrollar un asistente de programación 'agéntico' en 2022?

AEnfrentaron una 'pesadilla de infraestructura' relacionada con la ejecución segura de código, lectura/escritura de archivos, manejo de tiempos de espera y fallos en un entorno controlado.

Q¿Qué herramienta interna de línea de comandos (CLI) creó el equipo de investigación de Anthropic antes de Claude Code, y cuál era su principal problema?

ACrearon una herramienta CLI interna llamada 'clide'. Su principal problema era que era 'demasiado avanzada para su tiempo', siendo torpe, lenta e inestable.

Q¿Qué momento clave hizo que Boris Cherny se diera cuenta del potencial revolucionario del prototipo que estaba desarrollando?

AEl momento clave fue cuando pegó un problema (issue) en 'clide' y este escribió por completo una solicitud de extracción (pull request) de 5 a 10 líneas de código funcional. Esto le hizo sentir que estaba viendo 'el futuro'.

Q¿Por qué Boris Cherny insiste en que Claude Code solo ha completado el 1% de su desarrollo potencial?

APorque cree que capacidades fundamentales como la autonomía de larga duración, memoria persistente, gestión de contextos complejos y planificación en mundos abiertos aún están muy lejos de realizarse, lo que deja un 99% de futuro por explorar.

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110 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.17Aggiornato il 2024.12.17

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Cosa è AGENT S

Agent S: Il Futuro dell'Interazione Autonoma in Web3 Introduzione Nel panorama in continua evoluzione di Web3 e criptovalute, le innovazioni stanno costantemente ridefinendo il modo in cui gli individui interagiscono con le piattaforme digitali. Uno di questi progetti pionieristici, Agent S, promette di rivoluzionare l'interazione uomo-computer attraverso il suo framework agentico aperto. Aprendo la strada a interazioni autonome, Agent S mira a semplificare compiti complessi, offrendo applicazioni trasformative nell'intelligenza artificiale (AI). Questa esplorazione dettagliata approfondirà le complessità del progetto, le sue caratteristiche uniche e le implicazioni per il dominio delle criptovalute. Cos'è Agent S? Agent S si presenta come un innovativo framework agentico aperto, progettato specificamente per affrontare tre sfide fondamentali nell'automazione dei compiti informatici: Acquisizione di Conoscenze Specifiche del Dominio: Il framework apprende in modo intelligente da varie fonti di conoscenza esterne ed esperienze interne. Questo approccio duale gli consente di costruire un ricco repository di conoscenze specifiche del dominio, migliorando le sue prestazioni nell'esecuzione dei compiti. Pianificazione su Lungo Orizzonte di Compiti: Agent S impiega una pianificazione gerarchica potenziata dall'esperienza, un approccio strategico che facilita la suddivisione e l'esecuzione efficiente di compiti complessi. Questa caratteristica migliora significativamente la sua capacità di gestire più sottocompiti in modo efficiente ed efficace. Gestione di Interfacce Dinamiche e Non Uniformi: Il progetto introduce l'Interfaccia Agente-Computer (ACI), una soluzione innovativa che migliora l'interazione tra agenti e utenti. Utilizzando Modelli Linguistici Multimodali di Grandi Dimensioni (MLLM), Agent S può navigare e manipolare senza sforzo diverse interfacce grafiche utente. Attraverso queste caratteristiche pionieristiche, Agent S fornisce un framework robusto che affronta le complessità coinvolte nell'automazione dell'interazione umana con le macchine, preparando il terreno per innumerevoli applicazioni nell'AI e oltre. Chi è il Creatore di Agent S? Sebbene il concetto di Agent S sia fondamentalmente innovativo, informazioni specifiche sul suo creatore rimangono elusive. Il creatore è attualmente sconosciuto, il che evidenzia sia la fase embrionale del progetto sia la scelta strategica di mantenere i membri fondatori sotto anonimato. Indipendentemente dall'anonimato, l'attenzione rimane sulle capacità e sul potenziale del framework. Chi sono gli Investitori di Agent S? Poiché Agent S è relativamente nuovo nell'ecosistema crittografico, informazioni dettagliate riguardanti i suoi investitori e sostenitori finanziari non sono documentate esplicitamente. La mancanza di approfondimenti pubblicamente disponibili sulle fondazioni di investimento o sulle organizzazioni che supportano il progetto solleva interrogativi sulla sua struttura di finanziamento e sulla roadmap di sviluppo. Comprendere il supporto è cruciale per valutare la sostenibilità del progetto e il suo potenziale impatto sul mercato. Come Funziona Agent S? Al centro di Agent S si trova una tecnologia all'avanguardia che gli consente di funzionare efficacemente in contesti diversi. Il suo modello operativo è costruito attorno a diverse caratteristiche chiave: Interazione Uomo-Computer Simile a Quella Umana: Il framework offre una pianificazione AI avanzata, cercando di rendere le interazioni con i computer più intuitive. Mimando il comportamento umano nell'esecuzione dei compiti, promette di elevare le esperienze degli utenti. Memoria Narrativa: Utilizzata per sfruttare esperienze di alto livello, Agent S utilizza la memoria narrativa per tenere traccia delle storie dei compiti, migliorando così i suoi processi decisionali. Memoria Episodica: Questa caratteristica fornisce agli utenti una guida passo-passo, consentendo al framework di offrire supporto contestuale mentre i compiti si sviluppano. Supporto per OpenACI: Con la capacità di funzionare localmente, Agent S consente agli utenti di mantenere il controllo sulle proprie interazioni e flussi di lavoro, allineandosi con l'etica decentralizzata di Web3. Facile Integrazione con API Esterne: La sua versatilità e compatibilità con varie piattaforme AI garantiscono che Agent S possa adattarsi senza problemi agli ecosistemi tecnologici esistenti, rendendolo una scelta attraente per sviluppatori e organizzazioni. Queste funzionalità contribuiscono collettivamente alla posizione unica di Agent S all'interno dello spazio crittografico, poiché automatizza compiti complessi e multi-fase con un intervento umano minimo. Man mano che il progetto evolve, le sue potenziali applicazioni in Web3 potrebbero ridefinire il modo in cui si svolgono le interazioni digitali. Cronologia di Agent S Lo sviluppo e le tappe di Agent S possono essere riassunti in una cronologia che evidenzia i suoi eventi significativi: 27 Settembre 2024: Il concetto di Agent S è stato lanciato in un documento di ricerca completo intitolato “Un Framework Agentico Aperto che Usa i Computer Come un Umano”, mostrando le basi per il progetto. 10 Ottobre 2024: Il documento di ricerca è stato reso pubblicamente disponibile su arXiv, offrendo un'esplorazione approfondita del framework e della sua valutazione delle prestazioni basata sul benchmark OSWorld. 12 Ottobre 2024: È stata rilasciata una presentazione video, fornendo un'idea visiva delle capacità e delle caratteristiche di Agent S, coinvolgendo ulteriormente potenziali utenti e investitori. Questi indicatori nella cronologia non solo illustrano i progressi di Agent S, ma indicano anche il suo impegno per la trasparenza e il coinvolgimento della comunità. Punti Chiave su Agent S Man mano che il framework Agent S continua a evolversi, diversi attributi chiave si distinguono, sottolineando la sua natura innovativa e il potenziale: Framework Innovativo: Progettato per fornire un uso intuitivo dei computer simile all'interazione umana, Agent S porta un approccio nuovo all'automazione dei compiti. Interazione Autonoma: La capacità di interagire autonomamente con i computer attraverso GUI segna un passo avanti verso soluzioni informatiche più intelligenti ed efficienti. Automazione di Compiti Complessi: Con la sua metodologia robusta, può automatizzare compiti complessi e multi-fase, rendendo i processi più veloci e meno soggetti a errori. Miglioramento Continuo: I meccanismi di apprendimento consentono ad Agent S di migliorare dalle esperienze passate, migliorando continuamente le sue prestazioni e la sua efficacia. Versatilità: La sua adattabilità attraverso diversi ambienti operativi come OSWorld e WindowsAgentArena garantisce che possa servire un'ampia gamma di applicazioni. Man mano che Agent S si posiziona nel panorama di Web3 e delle criptovalute, il suo potenziale per migliorare le capacità di interazione e automatizzare i processi segna un significativo avanzamento nelle tecnologie AI. Attraverso il suo framework innovativo, Agent S esemplifica il futuro delle interazioni digitali, promettendo un'esperienza più fluida ed efficiente per gli utenti in vari settori. Conclusione Agent S rappresenta un audace passo avanti nell'unione tra AI e Web3, con la capacità di ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Sebbene sia ancora nelle sue fasi iniziali, le possibilità per la sua applicazione sono vaste e coinvolgenti. Attraverso il suo framework completo che affronta sfide critiche, Agent S mira a portare le interazioni autonome al centro dell'esperienza digitale. Man mano che ci addentriamo nei regni delle criptovalute e della decentralizzazione, progetti come Agent S giocheranno senza dubbio un ruolo cruciale nel plasmare il futuro della tecnologia e della collaborazione uomo-computer.

568 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.14Aggiornato il 2025.01.14

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